1012 The Best Rank

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Node{
	int id;
	int score_a;
	int score_c;
	int score_m;
	int score_e;
	int ranka,rankc,rankm,ranke,rankbest; 
	int flag;
	string best;
};
bool cmp1(Node a,Node b){
	return a.score_a>b.score_a;
}
bool cmp2(Node a,Node b){
	return a.score_c>b.score_c;
}
bool cmp3(Node a,Node b){
	return a.score_m>b.score_m;
}
bool cmp4(Node a,Node b){
	return a.score_e>b.score_e;
}
int main()
{
	freopen("in.txt","r",stdin);
	int n,m;cin>>n>>m;vector<Node> ppp;ppp.resize(n);
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>ppp[i].id>>ppp[i].score_c>>ppp[i].score_m>>ppp[i].score_e;
		ppp[i].score_a=ppp[i].score_c+ppp[i].score_m+ppp[i].score_e;
		ppp[i].flag=1;
	}
	sort(ppp.begin(),ppp.end(),cmp4);
	ppp[0].ranke=1;
	ppp[0].rankbest=ppp[0].ranke;
	ppp[0].best="E";
	for(int i=1;i<ppp.size();i++){
		if(ppp[i].score_e==ppp[i-1].score_e){
			ppp[i].ranke=ppp[i-1].ranke;
			ppp[i].rankbest=ppp[i].ranke;
			ppp[i].best='E';
		}else{
			ppp[i].ranke=i+1;
			ppp[i].rankbest=ppp[i].ranke;
			ppp[i].best='E';
		}
	}
	sort(ppp.begin(),ppp.end(),cmp3);
	ppp[0].rankm=1;
	if(ppp[0].rankbest>=ppp[0].rankm){
		ppp[0].rankbest=ppp[0].rankm;
		ppp[0].best="M";
	}
	for(int i=1;i<ppp.size();i++){
		if(ppp[i].score_m==ppp[i-1].score_m){
			ppp[i].rankm=ppp[i-1].rankm;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].rankm){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].rankm;
				ppp[i].best="M";
			}
		}else{
			ppp[i].rankm=i+1;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].rankm){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].rankm;
				ppp[i].best="M";
			}
		}
	}
	sort(ppp.begin(),ppp.end(),cmp2);
	ppp[0].rankc=1;
	if(ppp[0].rankbest>=ppp[0].rankc){
		ppp[0].rankbest=ppp[0].rankc;
		ppp[0].best="C";
	}
	for(int i=1;i<ppp.size();i++){
		if(ppp[i].score_c==ppp[i-1].score_c){
			ppp[i].rankc=ppp[i-1].rankc;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].rankc){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].rankc;
				ppp[i].best="C";
			}
		}else{
			ppp[i].rankc=i+1;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].rankc){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].rankc;
				ppp[i].best="C";
			}
		}
	}
	sort(ppp.begin(),ppp.end(),cmp1);
	ppp[0].ranka=1;
	if(ppp[0].rankbest>=ppp[0].ranka){
		ppp[0].rankbest=ppp[0].ranka;
		ppp[0].best="A";
	}
	for(int i=1;i<ppp.size();i++){
		if(ppp[i].score_a==ppp[i-1].score_a){
			ppp[i].ranka=ppp[i-1].ranka;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].ranka){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].ranka;
				ppp[i].best="A";
			}
		}else{
			ppp[i].ranka=i+1;
			if(ppp[i].rankbest>=ppp[i].ranka){
				ppp[i].rankbest=ppp[i].ranka;
				ppp[i].best="A";
			}
		}
	}
	map<int,Node> mp;
	for(int i=0;i<ppp.size();i++){
		mp[ppp[i].id]=ppp[i];
	}
	for(int i=0;i<m;i++){
		int temp;cin>>temp;
		if(mp[temp].flag==0){
			cout<<"N/A"<<endl;
		}else{
			cout<<mp[temp].rankbest<<' '<<mp[temp].best<<endl;
		}
	}
	return 0;
}

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
<think>嗯,用户这次查询的是关于一篇特定论文的算法实现代码。从问题描述看,用户需要的是"Jacobi Algorithm for the Best Multilinear Rank Approximation of Symmetric Tensors"这篇论文的配套源码。 注意到用户使用了非常专业的术语"对称张量的最佳多线性秩逼近",这应该是高阶张量分解领域的核心问题。用户能明确提出算法名称和论文标题,说明ta对该领域有相当深入的了解,大概率是相关专业的研究生或科研人员。 查询中值得关注的细节是"bes"应为"best"的笔误,但结合上下文能明确判断用户指的是最佳逼近问题。由于张量计算领域开源资源相对稀缺,可能需要从以下几个途径帮助用户: 首先想到顶级期刊的补充材料渠道。张量分解领域的代表性论文通常会公开算法实现,比如SIAM期刊就要求作者提交可复现代码。用户提到的Jacobi算法正是对称张量分解的经典方法,作者很可能在个人主页或期刊附件中公布了MATLAB代码。 考虑到算法实现的语言偏好,这类数值计算程序多用MATLAB或Python编写。需要特别提醒用户检查论文的实验部分,通常会有"Code Availability"声明。如果期刊网站没有提供,下一步建议搜索作者所在机构的知识库,比如INRIA这类研究机构会长期维护成果存档。 用户似乎已经掌握核心理论,现在急需代码进行实验验证。除了主文献外,还可以推荐GitHub上的相关开源项目,比如TensorLab库就包含多种对称张量分解实现。不过要注意提醒用户确认算法细节是否完全对应论文版本。 最后需要管理用户预期:如果确实找不到原作者的实现,可以建议基于TensorLy等现代框架自行实现Jacobi旋转更新。这类迭代算法核心部分通常不超过200行代码,关键在高效实现正交变换。 </think>关于Jacobi算法用于对称张量最佳多线性秩逼近的源代码,建议通过以下途径获取: ### 一、核心获取途径 1. **期刊补充材料** 该算法通常发表于数值计算/张量分析领域的顶刊(如 *SIAM Journal on Matrix Analysis*),在论文主页的"Supplementary Material"或"Software"部分查找。例如: $$ \text{若有代码} \implies \text{期刊页面会显示} \ \texttt{[Supplemental\_Code.zip]} $$ 2. **作者个人主页** 主要作者(如P. Comon, L. De Lathauwer等)的学术主页常维护代码库: ```markdown - [INRIA Galaad团队](https://team.inria.fr/galaad/software/) - [KU Leuven ESAT实验室](https://www.esat.kuleuven.be/stadius/) ``` 3. **开源社区平台** GitHub搜索关键词组合: ```bash "symmetric tensor" + "multilinear rank" + jacobi "tensor approximation" + jacobi + symmetric ``` ### 二、备选实现方案 若原始代码不可得,可参考同类权威实现: 1. **TensorLab库**(MATLAB) ```matlab % 安装后调用高阶SVD函数 addpath(genpath('tensorlab_2016')); T = randn(5,5,5); % 创建对称张量 [U, S] = mlsvd(T, [2,2,2]); % 多线性秩(2,2,2)逼近 ``` 2. **TensorLy库**(Python) ```python from tensorly.decomposition import tucker import tensorly as tl # 生成对称张量(需自定义对称化处理) tensor = tl.tensor(...) core, factors = tucker(tensor, rank=(2,2,2), init='random') ``` ### 三、关键算法实现要点 Jacobi法的核心迭代步骤(伪代码): ```python def jacobi_rotation(A, rank, max_iter=100): # A: 对称三阶张量 for dim in range(3): # 三个模态循环 U = initialize_orthogonal_matrix(rank[dim]) for _ in range(max_iter): # 计算Givens旋转角度(关键步骤) theta = compute_optimal_angle(A, U) # 更新正交变换矩阵 U = apply_givens_rotation(U, theta) # 更新张量核心 A = update_core_tensor(A, U, dim) return A, [U1, U2, U3] # 返回核心张量和因子矩阵 ``` > 注:完整实现需处理对称性约束($A_{ijk} = A_{\sigma(ijk)}, \forall \sigma$)和正交化[^1] ### 四、推荐替代资源 1. **[Tensor Toolbox](https://www.tensortoolbox.org/)**:含对称张量分解模块(MATLAB) 2. **[TensorKit.jl](https://jutho.github.io/TensorKit.jl/stable/)**:Julia实现的张量运算库,支持对称约束 3. **[论文复现项目](https://github.com/AndiH/tensor-decompositions)**:社区实现的经典算法集合
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